用於基於內容的圖像檢索系統的算法

我最近聽說過關於「基於內容的圖像檢索系統」的主題。我正在嘗試瞭解本主題中使用的算法。我已經找到2個算法。 1）AverageRGB-計算圖像中每個像素的紅色，綠色和藍色通道的平均值。用於基於內容的圖像檢索系統的算法

2）GlobalColorHistograms - 使用RGB顏色空間的2個有效位創建64個桶的顏色。

這是我的問題。我們如何通過獲取RGB通道的2個有效位獲得64種不同的顏色。重要位的值是什麼？我看過不同的地方，但什麼都不懂。

2013-02-08 jake

請包括您的消息來源，以便我們大家對您所談論的內容達成共識。既然你看過不同的地方，用這些信息更新問題應該很容易。 – mmgp

@mmgp：http://scien.stanford.edu/pages/labsite/2002/psych221/projects/02/sojeong/ – jake

我在那個頁面中搜索了'64'，唯一發現的是輸入被縮減爲64×64尺寸。我不是要求你幫助我理解什麼是CBIR，我是要求你改進你的問題。 – mmgp

從分割R,G和B中的RGB通道開始。鑑於您只能選擇2位，唯一可能的值是00,01，10或11。無論您在每個頻道中擁有哪些值，這些都是您在給定頻道中可以獲得的唯一四個值。假設您在每個通道中找到所有四個值，則可以從中創建64種可能的6位顏色。

R: 00 01 10 11 
G: 00 01 10 11 
B: 00 01 10 11

隨着R在00你會得到16種顏色：000000，000001，000010，000011，000100 ...那麼多16開始01等，組合子的基礎。

2013-02-08 16:40:06 mmgp

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